排列组合结合恒等式 已知从n个物品中取出m个,则存在一个组合恒等式. C(n, m)=C(n, n-m)=C(n-1, m-1)+C(n-1,m) 其中C(n,0) = 1 求:从5取3 和 10 取 4 方法一:递归 def CombNum(m, n): if n==0 or m==n: return 1 return CombNum(m-1,n)+CombNum(m-1,n-1) 方法二: 可以采用杨辉三角解题思路进行 具体解题方法略 可以将其看成二维数组方式进行解题…

python自学笔记 python自学笔记 1.输出 2.输入 3.零碎 4.数据结构 4.1 list 类比于java中的数组 4.2 tuple 元祖 5.条件判断和循环 5.1 条件判断 5.2 循环 6.使用dict和set 6.1 dict 6.2 set 7.函数的使用 7.1函数返回多个值,同时接受多个值 7.2函数参数的默认值 7.3可变参数的函数 7.4可变个数带参数名的入参 7.5参数类型组合 8.关于函数递归 9.python的高级特性 9.1切片 9.2遍历 9.3列表生…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

Python学习笔记(十一): 生成器,迭代器回顾 模块 作业-计算器 1. 生成器,迭代器回顾 1. 列表生成式:[x for x in range(10)] 2. 生成器 (generator object) 2. 模块 1. OS模块-和操作系统进行交互的模块 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: ('.') os.p…

python学习笔记5_异常 1.什么事异常 Python使用异常对象(exception object) 来表示异常情况.遇到错误会发生异常. 如果异常对象未被处理或被捕捉,程序就会用所谓的回溯(traceback,一种错误信息)终止执行. 每个异常都是一些类的(本例中是ZeroDivisionError)实例,这些实例可以被引发,并且可以用很多种方式进行捕捉,使程序捕捉异常并处理异常,从而避免整个程序崩溃. 2..按自己的方式出错 所有的异常类,都是Exception的子类. 2.1.rai…

Python学习笔记,day5 一.time & datetime模块 import本质为将要导入的模块,先解释一遍 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小.通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制 用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类Demo from keras import layers from keras import models from keras.datasets import mnist from…